基于MODIS数据的火点信息自动提取方法

火点自动识别是提高火灾遥感监测响应速度的关键。MODIS是第一个在仪器特征参数设计上考虑了火灾监测需求的卫星。大兴安岭地区地处草原草甸和森林交界地带,火灾频繁。以大兴安岭地区为实验区,基于马里兰大学提出的MODIS数据火灾监测算法,按照我国的地理环境和植物燃烧条件进行修正,构造了火点信息自动提取模型,形成了从图像预处理到火点自动提取的技术流程。火点信息自动提取产品有火点和异常高温点,火点提取精度达到90%以上。模型适合日间火灾监测。影响火点自动提取精度的主要是因为:图像边缘对探测值产生影响;云覆盖使辐射无法透出;烟羽的影响,使辐射降低。     

基于MODIS和GIS的洪水识别及淹没区土地利用信息的提取

介绍了MODIS数据晴空和薄云下水体的有效识别算法——CH2/CH1比值方案,并应用于2007年淮河流域大洪水事件,选取泄洪前、泄洪期和退水期3时相的MODIS数据进行水体识别分析,有效确定洪水淹没区。利用GIS技术提取洪水淹没区土地利用信息,进一步统计安徽省沿淮县市淹没区土地利用各类型的面积,从而为区域洪水灾害评估提供参考依据。相关研究成果已在ArcGIS中建成模型,为洪水监测业务服务。     

基于MODIS火点指数监测森林火灾

在利用MODIS红外辐射遥感数据分析异常热点光谱辐射特性的基础上,提出了一个新的火情监测模型归一化差异火点指数,并通过几起较大的森林火灾对该模型进行了分析和验证,给出了该监测模型的详细算法。EOS—MODIS探测器具有多光谱、高光谱及热点监测动态范围宽的特点,MODIS的新一代多光谱探测器NPOESS NPP VIIRS同样继承了MODIS的优势,为归一化差异火点指数算法模型提供了广阔的应用前景。     

Himawari-8静止气象卫星草原火监测分析

Himawari-8(向日葵8号)静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,在草原火灾监测具有很强优势。提出利用Himawari-8数据的自适应阈值火点监测算法,并以2016年4月内蒙古自治区呼伦贝尔市边界境外草原火灾为例,重点利用19~20日的22个小时期间的132个时次Himawari-8数据,对火情进行连续动态监测。结果显示,本次火灾共持续22 h,过火区域约1 500km2,火点像元最长持续时间约6 h。通过分析多时次连续观测影像和火点信息可知,火场在一段时间内从西向东的蔓延速度为5.4 km/h,达到急进地表火程度。分析表明,Himawari-8的10 min一次密集观测频次可实现快速获取火点位置、面积、温度等火情信息。可跟踪火场动态发展变化,估算火场蔓延速度和方向以及确定火场类型,提高卫星遥感草原火监测和预警能力。     

汶川地震次生灾害提取——面向对象影像分类技术的应用

遥感技术可快速准确地提取滑坡、崩塌、泥石流、堰塞湖等次生灾害信息。面向对象影像分类技术主要通过多尺度分割,并根据对象的特征进行模糊分类,可以很好的利用影像上下文信息,提高分类精度,与传统方法相比优势明显。利用汶川地震的震前、震后的福卫二号等数据进行研究,使用面向对象方法对北川附近灾情进行了变化检测分析;并结合DEM数据对唐家山堰塞湖璇坪乡区域震后初期的水体面积和蓄水增量进行了分析。在此基础上,总结了提取地震次生灾害的关键技术和工作流程。实验结果表明,应用面向对象的变化检测方法提取地震次生灾害可以取得很好的结果。     

一种基于多波段距离加权的遥感影像时空融合方法及其在洪水监测中的应用

遥感影像时空融合技术可以从不同分辨率特征的传感器中,通过融合算法提取各自的高分辨率信息,生成双高甚至多高的融合影像。提出了一种基于多波段加权的时空数据融合方法,该方法利用近红、红、绿3个波段计算得到NDVI和NDWI值,用于提取MODIS影像的地物变化特征。结合单幅Landsat 7影像获得了不同变化区域重采样后的空间分布情况。并对STARFM原算法进行了改进,使之可适应不同区域的变化特征,即针对季节性变化区域,采用STARFM方法进行融合;对于地物类别变化区域,则采用距离加权法进行融合,最终得到具有高时间、高空间分辨率的融合影像。实验以深圳市为研究区,分别选取了2000年和2002年两年的遥感数据进行了实验。通过实验结果可知,基于多波段距离加权的融合结果同真实影像间的相关系数为0.86~0.89,优于STARFM算法(0.81~0.83)。此外,通过融合得到的多维高分辨率数据有利于丰富现有的遥感数据影像信息,可进一步应用于洪水监测方面的研究。     

基于遥感参数特征空间的福建省干旱监测

归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)是描述地表特征的两个重要参数,通过新型的MODIS卫星数据反演得到NDVI和LST,采用基于NDVI-IST特征空间的条件植被温度指数(VTCI)模型,对2001-2002年福建省发生的严重秋冬春连续干旱灾害进行了监测验证,并利用气象观测数据对VTCI模型临测结果进行了分析.研究结果表明:VTCI模型能够真实地反映地表水分供应状况,能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,VTCI值越小表示干旱灾害越严重.当旬的VTCI平均值与前一旬的降水量有着较高的相关性,利用VTCI模型能够近实时进行干旱监测,具有较高的业务化应用前景.     

高泥沙含量洪水的MODIS遥感识别

2003年9月,渭河流域发生了严重的洪涝灾害,洪水泥沙含量高达486kg/m 3.准确地对泥沙含量极高的洪水及其淹没区进行快速识别是利用MODIS遥感资料成功进行渭河洪涝灾害监测的关键.通过对洪水及其淹没区MODIS图像的剖面光谱分析认为,在MODIS的1～7通道中,进行洪水识别的最佳通道依此是2、5和6通道;植被指数法和假彩色合成是提取高泥沙含量洪水及其淹没区域的有效方法.     

农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法--以MODIS数据为例

以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段MODIS卫星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程,为快速地进行农业旱灾监测中的水热遥感参数估计提供方法选择.虽然MODIS有8个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段31和32特别适用于农业旱灾监测中所需要的地表温度遥感反演.因此,在算法上,我们将选择计算过程相对简便但反演精度又很高的两因素分裂窗算法.详细地讨论了如何快速地估计分裂窗算法中大气透过率和地表比辐射率这两个基本参数.从实际应用来看,本文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,并获得很好的反演结果.     

陕西市县农业气象灾害监测预警业务系统研究

分析修正了陕西主要农业气象灾害指标和农作物气候适应性域;利用Delphi、VC 、VB与SQL Server等开发工具,开发了一套基于Client/Server结构的市县农业气象灾害监测预警系统.该系统主要由农业气象灾害数据管理、农业气象成灾条件分析、农作物全程气象适应性监测、农业气象灾害监测、农业气象灾害预警组成.     

MODIS_NDVI在白洋淀蝗虫害监测中的应用

运用不同年份蝗虫发育过程中的遥感影像。结合实地调查反映资料，研究了MODIS归一化植被指数(NDVI)在监测蝗虫害中的应用。结果表明，该指数不仅能反映芦苇地蝗虫害的是否发生。还能反映不同区域蝗虫害的发生程度。在蝗虫卵孵化期的MODIS—NDVI图像上。指数值介于0．425～0．567的区域为蝗虫最适宜孵化区，高于0．732的区域则不利于蝗虫卵的孵化。这些研究结果为监测和预警农业蝗虫害的发生提供重要的依据。     

1998年吉林省西部洪水过程遥感动态监测与灾情评估

用NOAA卫星资料对1998年吉林省西部地区洪涝灾害进行了动态监测。并以农田损失为主对灾害情进行了评估。采用AVHRR通道1与通道2的比值图像突出水体信息,在直方图上人机交互划定水陆边界,用统计数学方法确定了混合像元中水体与非水体的阈值,利用灾区与当年的作物种植数作出农田受灾面积评估,用受灾前后的植被指数图,进行农田受灾程度划分,对象元面积的精确计算可以提高受灾面积的计算精度,区域像元数的统计分析可以减少区域内灾害面积比例分析的误差。     

基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测

新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据.目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取.NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求.以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度.结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06.此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型.     

基于NOAA／AVHRR数据的区域沙尘暴强度监测

利用NOAA／AVHRR数据,通过查找表增强显示沙尘暴信息和利用经验模型提取沙尘信息,探讨了区域沙尘暴强度监测的方法。研究发现,利用可见光、近红外和远红外通道多光谱合成遥感数字图象对沙尘暴的监测和沙尘信息的提取效果明显;在低植被覆盖区域,利用GVI指数提取沙尘信息是不可行的,但这一指数有助于提取海面上的沙尘信息;并对沙尘浓度提取进行了探讨,以期显示区域沙尘暴的强度。     

基于主成分分析的湖南省城市雾霾灾害风险评估

近年来,我国各大城市雾霾频发,严重影响城市可持续发展.城市雾霾灾害风险诱因多、 影响广,开展城市雾霾灾害风险研究具有重要意义.借鉴区域灾害系统理论,从孕灾环境敏感性、雾霾成分危害性和承灾体易损性3个方面选取了12个城市雾霾风险评估指标,运用主成分分析法,对湖南省14个地级城市雾霾风险进行定量评价.结果表明:①城市经济发...     

农业灾害及其工程防治

分析了我国农业灾害具有种类多样性、破坏严重性和发生必然性、地域随意性等特点 ;指出水利工程、林木工程、病虫害防治工程、农田治污工程 ,以及建立农业灾害监测预报信息系统工程是我国农业灾害防治的主要工程措施。提出农业灾害防治总的原则是 :在分析各种农业灾害发生原因的前提下进行重点预防 ,在弄清其破坏机理的基础上采取相应的工程措施 ,将灾害损失降到最低程度。本文客观分析了我国农业灾害防治的现状 ,提出了监测预报手段亟需改进、规划并建设好农业灾害防治工程、以系统工程的观念建立和健全农业灾害防治工作体系、加强农业灾害防治工作的管理体制建设等四点建议     

基于多源中高分辨率遥感数据提取渤海辽东湾海冰要素信息

海冰厚度是海冰参数中最为重要和最难获取的参数之一,对海洋灾害预警、气候变化等研究均有重要意义。本文选取2018年1月到3月的10景多源(Sentinel-2、Landsat-8、Landsat-7)中高分辨率影像对渤海辽东湾的海冰进行了监测。基于归一化水体指数进行海陆分割,通过分析海水与海冰光谱特征差异,利用最大似然法监督分类提取海冰区域,运用反照率与海冰厚度之间的经验指数模型反演海冰厚度,将反演结果与Zubov模型计算的冰厚结果进行比较,相关系数为0.884,证明了中高分辨率光学遥感数据在海冰厚度反演中的可行性。同时发挥中高分辨率遥感数据的优势,利用冰厚信息提取海冰类型、估算海冰资源量,为渤海海冰的防灾减灾以及海冰资源利用提供参考。     

地震灾区河谷滑坡检测的遥感分析——以北川县滑坡为例

震区滑坡易堵塞河道形成高危型堰塞湖,一旦坝堤溃决,将释放巨大能量,造成严重的地震次生水灾。本文利用多源遥感数据,旨在研究一种检测河道滑坡的快速有效的方法,迅速判断出滑坡位置,为救援减灾提供重要信息。首先,对于灾前CBERS-02B星CCD数据,通过归一化水体指数(NDWI)来提取灾前水体信息主要为河道;由于灾后震区天气状况恶劣,故采用Radarsat-1SAR数据。利用水体在SAR影像上的特性,经过多次试验后使用阈值法来提取河道范围。再对两幅影像提取结果中的河道区域进行交集运算,检测出河道范围内的变化部分。通过上述方法提取的河道信息较为模糊、零散,这些模糊、零散并非都由滑坡堵塞河道造成,而是受噪声影响,在此对河道交集影像做膨胀处理,达到突出滑坡信息的目的,进而得以提取河道真实堵塞范围。最后进行人机交互判读,提取滑坡区域。实验以四川省北川县滑坡灾害为例,证明了本文方法的高效性与可靠性。     

遥感技术在农业灾害监测中的应用

农业灾害作为自然灾害系统中最大的部门灾害，其大面积的发生严重影响了我国农业的可持续发展。近年来，我国农业灾害表现为规模增大、程度加深的趋势。农业灾害的遥感监测克服了传统监测方法的不足，具有十分广阔的应用前景。分析了当前主要农业灾害遥感监测应用的原理和方法，就如何进一步加强遥感技术在农业灾害监测中的应用进行了讨论。要提高遥感技术在农业灾害监测中的应用范围和精度，必须进一步加强农业灾害遥感机理的研究，采用多传感器、多时相、多分辨率遥感数据相结合的监测方式。     

基于GIS的气象灾害评估系统的研究与应用

调查统计了潍坊市的农业信息和近30年来的各类气象灾害数据,建立了一个包括六市两县四区直至各乡镇的大型农业信息数据库;利用农业信息、气象灾害信息和气象信息,构造了灾害和灾情评估模型;基于G IS技术,完成了潍坊市基础地理数据的输入和采集,建立了农业信息、气象灾害信息和气象信息的自动查询和灾害灾情评价系统。当要进行灾害评估时,通过划定灾害发生区域,输入灾害因子及相关系数,即可得到相应的灾害等级及其造成的经济损失。